哑巴开口
2014 年，黄河水电找到华为，希望能提供一款能够解决运维问题的工具。
黄河水电是一家很不“典型”的中国企业。中国光伏制造独领风骚，光伏应用技术却由于种种原因，在全球主要光伏市场中垫底，但黄河水电却一直在技术上进行突破，提出构想并与合作伙伴们共同实现。
2015 年 8 月，黄河水电 & 华为联合创新中心成立，结合双方在产业、科研、平台和人才等方面优势，联合攻关、协同创新，在智能组串逆变器、无线通讯、智能 IV 诊断、智能 EL 检测、跟踪支架 + 双面组件 + 智能逆变器融合应用、光伏电站智能管理等领域取得重大突破，为光伏行业奠定了智能光伏发展基石，巩固了黄河水电和华为的全球领先地位。
在早期华为与黄河水电的合作中，是为了解“哑巴电站”的问题。所谓“哑巴电站”，是指那些没有传感设备的电站，发电情况究竟如何，没有人知道。
这也是第一代的智能光伏系统诞生由来，这个划时代的产品像一道闪电，照亮了整个产业长夜。
随后黄河水电又提出，龙羊峡这样的 GW 级别的光伏电站地处非常偏远的地方，专业运维人员巡检周期非常长，而仅靠现场运维人员又难以判断并解决故障，更重要的是，对于大型光伏电站而言，人工只能进行抽检，全面检查几乎是不可能完成的任务。另外检测专业人员不仅有限，而且现场拆端子测试时也具备一定危险性，同时对发电量带来损失。
这是一个典型的“海量重复 + 专家经验”的 AI 场景。所以华为推出了 IV 曲线诊断系统 , 通过大数据分析以及神经算法、人工智能技术的融合应用，带来了整个运维的革命。这是一个全新的理念，可以说是一个“跳出光伏看光伏”的典型案例。此前业内一致认为 IV 检测只是测试工具，但华为认为，这应该是一个运维工具。一开始华为也遇到过这方面的困扰，一点点 IV 曲线扰动都会被系统抓出来，虽然在判断电站故障方面更精准、更方便，但对运维人员的工作量却增大了。华为随后优化了算法，降低了系统的敏感度，对于发电量影响不大的情况不做告警处理。
几经改良的测试设备到现在可以准确测出组件衰减情况以及智能判断设备故障情况。
华为一直以解决方案见长，外界也常常费解华为为何能够一次又一次的推出超出常规的产品和方案。
" 华为的解决方案是以客户需求和技术创新为双轮驱动。”华为的研发负责人表示：“我们坚信给客户传递尽可能多的价值，客户就会回报我们相应利润。而只有解决客户的的问题，我们对客户来说才是有价值的，同时还要带给客户解决问题的愉悦、轻松和满足的体验。”
但客户的深层次的核心需求有时候并不是那么显而易见，有时会将自己的理解和真正诉求混在一起，这时他们所要求的解决方案不一定是最优的，所以还需要华为进行筛选并挖掘出客户的真正需求，尤其是在一些创新项目中更是如此。
伟大的背后都是苦难。但如果足够伟大，能教哑巴开口，顽石点头。
一千万块会“说话”的光伏组件
目前华为的 Smart IV 曲线已经测了全国 3GW 以上的光伏电站，检测过的组件数量已过千万。该系统技术负责人告诉笔者：基于 AI 技术的智能 IV 诊断 3.0 除了应用场景广泛之外，速度进一步提升，15 分钟即可完成 100MW 全站的扫描，可以识别的故障类型达到 19 种，准确率达到 100%。
华为将这一千万块组件的数据，转化成更容易被理解的电站体检报告，并对前端工作进行评估和对未来工作提供借鉴。后端运维为前端投资和零部件选型提供决策的前提是：首先要准确，如果误差过大，自然谈不上有何指导意义;其次是能够处理海量数据，样本足够大，同时对于一座或一批电站能够做到全面覆盖，才能得到整体评估结果;最后，通过统一有标准的数据，能够剔除由人主观因素造成的判断偏差和一些肉眼识别不出来的细节问题。
通过 3GW 的测试数据，华为发现，西北光伏电站二极管故障率要明显比东部高，他们推测西北辐照较东部好很多，工作电流更大。因此即使组件规格一致，但更高的工作温度造成电站故障很高。通过这项数据可以得出，西北部的光伏零部件选型应该在极端环境下进行针对性加强。
在一个建成不到一年的项目中，IV 曲线检测出了超过 10%的故障率，而以往这些问题的定损、定责都需要漫长的时间，有了这套系统之后，业主很快查明哪些是组件质量的问题，哪些是由于施工不当造成，有效挽回损失。
运用 AI 技术，这套系统甚至可以“断案”并反过来优化上游制造产业。在一个 60MW 电站中，业主发现自己生产的单晶组件发电量不如多晶组件。如果没有智能检测，可能会得出单晶组件发电量较差的结论。但通过检测后，业主发现，是单晶组件的故障率较多晶组件高，随后去生产线深究原因，发现生产这批组件的时候由于新的班次焊接一致性较差导致的。
从最后后端的运维环节反向推导至最前端的组件生产，这就是AI 的威力，也是华为提出的 AI 的第三大应用场景——多域协同。
全球协作
时至今日，这套系统仍在不断升级。
在日本，华为遇到了新挑战
“日本客户的严谨到了令人敬畏的程度。”华为的研发人员谈到一次和日本客户的沟通中，当华为展示了 IV 曲线方案后，日本客户提出：“这个功能非常好，但还不能满足我的需求。”然后华为惊奇的发现，这位日本客户的企业已经用花费海量人工把每一个组串都做了检测报告。
震惊之余，华为光伏的解决方案部门也犯了“职业病”：一定有更好的方式来达成客户的愿望。“这是典型的海量重复场景+ 专家经验。”于是，IV 智能曲线分析系统再次升级，通过海量场景与专家经验叠加，将研究所级的专家经验大众化，可以对光伏电站整个系统进行深层次报告。
而在与意大利国家电力公司(ENEL)等国际巨头的合作中，华为又接受到了新的“使命召唤”：这些传统能源巨头对于新能源有自己的想法，与华为开展针对下一代能源结构进行的研发。“这些研究许多都是针对未来五年甚至十年的技术，过几年可能会给行业带来深刻的变化。”华为的研发负责人说道，“多域协同的范畴也从光伏产业逐渐向能源互联网迈进。”
上个月，这位负责人被 ENEL 邀请至欧洲，进行一项基于华为智能光伏解决方案而来的报告。这份上百页的分析报告缘于在巴西的一个项目中运用华为智能光伏解决方案的方阵发电量比集中式高了 4% 以上，而 ENEL 并没有满足于结果，而是做了详尽的报告来分析这 4% 是如何实现的。“这样的活动有很多，我们与这些国际客户搭建了全球顶级的技术平台，也从中获得了国际研发思维，视野更加开阔，看到了更宽阔的风景。”
中国优秀光伏企业的追求，日本客户的细致，欧美企业的想象力以及华为对解决方案的“偏执”，融汇到一炉，发生奇妙的化学反应。或许可以预期，AI 经过接下来十倍百倍的数据“喂养”，最终成长为一个庞然大物，彻底将光伏电站全产业环节所需的专业化经验融入到系统中去。或许，在未来，一个更先进的“AI+”平台会让光伏电站投资变成一个完全“无人值守”的产业。
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